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(下)基于算力加速的量子模拟问题

在异构并行计算的大潮中,显卡巨头NVIDIA(英伟达)的研发团队宣布NVIDIA进军量子计算领域为量子开发者构建开发工具。NVIDIA的愿景是开发出一种混合计算模型,其中量子计算机和经典计算机可以协同工作,分别处理各自最擅长的问题。在经典-量子混合计算研究中有一个极具潜力的发展方向——经典计算机可以调用一个相对较小的量子“协处理器”做一些关键计算,其作用类似于图形处理单元GPU。研究人员期望将QPU当作一类强大的加速器,使经典和量子系统连接成混合量子计算机。混合量子计算机首先需要在GPU和QPU之间建立快速、低延迟的连接,GPU负责电路优化、校正和纠错一类传统工作,以缩短GPU执行时间。其次,量子计算行业需要一个统一且高效易用的编程模型和一个编译器工具。英伟达对提高带宽、降低延迟的设计处理等为QPU的研发提供了思路和启发,这方面最近的革新包括:第四代NVLINK和第三代NVSWITCH、InfiniBand、自研Grace CPU等。

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混沌工程中数据库调用延迟

混沌工程的核心是通过实验的方式来验证系统在稳定下下它的不稳定性,从而通过混沌工程实验的方式来模拟这种情况并给出合理的解决方案,所以它最重要的不是混沌实验,而是实验背后的解决方案。业内最早实践混沌工程的公司是Netfix,混沌工程具体它的定义为:“混沌工程是一门在系统上进行实验的科学,目的是建立系统抵御生产环境中失控情况的能力以及信心”。比如在生产环境中数据库的实例突然瘫痪,云服务器的实例突然消失以及底层服务出现雪崩等等一系列的故障情况下,这个时候整个系统层面需要考虑的是出现这种极端以及很平常的故障下,如何使用技术的手段来保障系统依然能够给客户提供价值从而保障系统的可用性,特别是在分布式架构下服务复杂的调用链以及涉及众多中间件,更加需要考虑在异常的情况下系统的伸缩性和高可用性。

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领券